Unternehmen stehen heute unter enormem Druck, Ergebnisse aus ihren KI-Investitionen zu liefern. Vorstände fordern einen Return on Investment (ROI). Geschäftsbereiche fordern Bereitstellungen in der Produktion. IT-Führungskräfte fragen sich, warum ihre gut finanzierten KI-Initiativen immer wieder ins Stocken geraten. Die Antwort hat in den meisten Fällen nichts mit den Modellen zu tun, sondern hängt ausschließlich von den der KI zugrunde liegenden Daten ab.
Der Data Readiness Index 2026 von Cloudera, eine Umfrage unter 1.270 IT-Führungskräften in den Regionen AMER, EMEA und APAC, quantifiziert, was Fachleute vor Ort bereits spüren: 84 % der Unternehmen sind von der Genauigkeit ihrer Daten überzeugt, doch nur 18 % verfügen über vollständig verwaltete Daten. Genau diese Lücke von 66 Punkten ist der Grund, warum KI-Projekte im Stillen scheitern.
Untersuchen wir, was nötig ist, um diese Lücke zu schließen – und wie Cloudera Professional Services & Training Unternehmen dabei unterstützt, den Wechsel von fragmentierten, unkontrollierten Datenbeständen zu produktionsreifen KI-Grundlagen zu vollziehen.
Der wahre Grund, warum Ihre KI-Initiativen im Pilotmodus feststecken
Fragt man ein beliebiges Unternehmensdatenteam, was die Umsetzung seiner KI-Roadmap behindert, drehen sich die Antworten meist um dieselben Themen: Pilotprojekte, die nicht in die Produktion überführt werden können, Modelle, deren Ergebnisse niemand vertraut, und eine Infrastruktur, die für Analyse-Workloads und nicht für KI-Inferenz in großem Maßstab ausgelegt ist.
Der Data Readiness Index bestätigt genau das. 79 % der Unternehmen geben an, dass ihre datengestützten Initiativen behindert werden, weil sie nicht auf 100 % ihrer Daten über verschiedene Umgebungen hinweg zugreifen können. Probleme mit der Datenqualität sind der mit Abstand größte Grund dafür, dass der ROI von KI-Projekten hinter den Erwartungen zurückbleibt. Dieser Grund wird sogar noch häufiger genannt als Kostenüberschreitungen und mangelhafte Integration. 73 % geben an, dass die Leistungsfähigkeit der Infrastruktur operative Initiativen behindert hat, wobei fast ein Drittel angibt, dass dies die Regel und keine gelegentliche Ausnahme ist.
Bild: Die meisten Unternehmen stecken zwischen blockierten KI-Projekten und begrenzten Pilotprojekten fest und sind noch weit von der Produktionsreife entfernt.
Das sind keine Modell- oder Algorithmenprobleme, sondern Probleme mit der Datenbereitschaft. Die Unternehmen, die diese Probleme lösen, schaffen einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil, der nicht einfach repliziert werden kann, da er auf Daten und Prozessen basiert, die einzigartig für sie sind.
Was Datenbereitschaft für KI tatsächlich bedeutet
Der Begriff „Datenbereitschaft“ hat ganz bestimmte Dimensionen. Das Fehlen auch nur eines dieser Aspekte kann ein KI-Programm zum Scheitern bringen. KI-Bereitschaft ist die Fähigkeit, genaue, vertrauenswürdige und in Echtzeit verfügbare KI-Ergebnisse unter Verwendung proprietärer Unternehmensdaten zu liefern. Das bedeutet die Erreichung der Bereitschaft in sechs miteinander verbundenen Bereichen:
Daten- und Kontextbereitschaft: Verfügen Sie über einheitliche, hochwertige und kontextreiche Daten, die KI-Modelle tatsächlich nutzen können? Fragmentierte Datensätze, unvollständige Metadaten und eine schlechte Datenqualität gehören zu den häufigsten Fehlerquellen in RAG-Pipelines und Feinabstimmungs-Workflows.
Plattformbereitschaft: Ist Ihre Infrastruktur für KI optimiert? Skalierbare Rechenleistung (CPU/GPU), Modellinferenzfähigkeiten und automatische Skalierung über Cloud- und On-Premises-Umgebungen hinweg sind grundlegend und nicht optional.
Datenzugriff und -abruf: Können KI-Systeme in Echtzeit und mit minimalen Datenbewegungen zuverlässig auf die benötigten Daten zugreifen? Die Fähigkeit, strukturierte und unstrukturierte Speicher, einschließlich Vektordatenbanken, mit geringer Latenz abzufragen, ist für agentische KI und Echtzeit-Inferenz von entscheidender Bedeutung.
Daten-Governance & Vertrauen: Können Sie zurückverfolgen, woher die Antworten Ihrer KI stammen? Über die Compliance-Anforderungen hinaus sind Herkunft, Rückverfolgbarkeit und Überprüfbarkeit die Faktoren, die den Unterschied zwischen KI-Ergebnissen ausmachen, auf die reagiert wird, und solchen, die ignoriert werden.
Einheitliche Sicherheit: Werden rollenbasierte und differenzierte Zugriffskontrollen einheitlich über alle Ihre Workloads hinweg durchgesetzt, einschließlich Ihrer KI-Datenspeicher? Ein uneinheitlicher Sicherheitsstatus ist eines der häufigsten Hindernisse für die Einführung von KI in Unternehmen, insbesondere in regulierten Branchen.
Betriebsbereitschaft: Liefern Ihre Datenpipelines zuverlässig aktuelle, qualitativ hochwertige Daten an KI-Systeme in der von diesen Systemen benötigten Geschwindigkeit? Die Einhaltung von SLAs, die Überwachung der Datenaktualität und die Verwaltung der Inferenzlatenz sind betriebliche Disziplinen, die die meisten Unternehmen noch nicht etabliert haben.
Bild: Die meisten Unternehmen stecken zwischen blockierten KI-Projekten und begrenzten Pilotprojekten fest und sind noch weit von der Produktionsreife entfernt.
Die meisten Unternehmen haben bei einer oder zwei dieser Dimensionen echte Fortschritte erzielt. Nur sehr wenige haben all diese Aspekte auf integrierte Weise und auf Produktionsniveau berücksichtigt. Genau diese Lücke ist der Grund, warum KI nicht vorankommt. Kurz gesagt: KI-Bereitschaft = Daten + Kontext + Governance + Plattform.
Die Vertrauenslücke ist gefährlicher, als es den Anschein hat
Eine der auffälligsten Erkenntnisse aus dem Data Readiness Index ist das, was Cloudera als „Vertrauenslücke“ bezeichnet. Unternehmen fühlen sich bereit, aber ihre Governance-Position erzählt eine andere Geschichte.
Bild: Der Data Readiness Index 2026 von Cloudera – globale Erkenntnisse von 1.270 IT-Führungskräften aus den Regionen AMER, EMEA und APAC.
Dabei handelt es sich nicht nur um eine beunruhigende Statistik. Vielmehr handelt es sich dabei um ein operatives Risiko. Teams, die davon überzeugt sind, dass ihre Daten korrekt und vollständig sind, werden darauf aufbauend KI-Anwendungen entwickeln und die Qualitätsprobleme erst dann entdecken, wenn diese Anwendungen falsche, verzerrte oder unhaltbare Ergebnisse liefern. Bis dahin kann es sehr lange dauern, bis das Vertrauen eines Unternehmens in KI wiederhergestellt ist.
Der erste Schritt zur Schließung dieser Lücke besteht darin, Vermutungen durch Fakten zu ersetzen: eine objektive, bewertete Ausgangsbasis für alle Dimensionen der KI-Bereitschaft, die auf einer tatsächlichen Bewertung der Datenbestände, der Governance-Richtlinien und der Infrastruktur basiert.
Was auf der anderen Seite möglich wird
Wenn Unternehmen eine echte KI-fähige Grundlage schaffen, sind die erschlossenen Anwendungsfälle bedeutend und vervielfachen sich schnell.
Diese Anwendungsfälle reichen von Q&A-Chatbots für private Unternehmen und agentische KI-Workflows bis hin zur KYC-Automatisierung, Echtzeit-Erkenntnissen im Einzelhandel, KI-gestützter Dokumentenverwaltung, intelligenten Betriebsabläufen und Portfolioanalysen. Ein kontrollierter, einheitlicher und produktionsreifer Datenbestand ist das, was Unternehmen, die isolierte Pilotprojekte betreiben, von denjenigen unterscheidet, die KI in großem Maßstab einsetzen.
Bild: Eine starke KI-fähige Grundlage erschließt ein ganzes Portfolio an KI-gestützten Funktionen im gesamten Unternehmen.
Der geschäftliche Mehrwert ist real. Anstatt einen Flickenteppich aus unzusammenhängenden Tools zu nutzen, profitieren KI-bereite Unternehmen von einer schnelleren Gewinnung von Erkenntnissen, einer höheren Genauigkeit (dank besserer Datenqualität und besserem Kontext), integrierter Compliance für regulierte Branchen sowie deutlich geringeren Kosten und einer deutlich geringeren Komplexität, die sich aus der Implementierung einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform ergeben.
So hilft Cloudera Professional Services & Training
Cloudera Professional Services & Training hat Tausende von Projekten in den Bereichen Finanzwesen, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Energie, Fertigung und öffentlicher Sektor durchgeführt. Unsere Daten- und KI-Experten arbeiten von der Beratung bis zur End-to-End-Implementierung, unterstützt durch eine enge Abstimmung mit den Engineering-, Produkt-, Branchen- und Support-Teams von Cloudera.
Unser Angebot „Data Readiness for AI“ wurde speziell entwickelt, um die durch den Data Readiness Index aufgezeigten Herausforderungen anzugehen. Es unterstützt Unternehmen dabei, den Übergang von fragmentierten, unkontrollierten Datenbeständen zu produktionsreifen KI-Grundlagen mithilfe einer strukturierten Methodik, klar definierter Meilensteine in jeder Phase und eines priorisierten Vorgehens zu vollziehen.
Bild: Möglichkeiten, wie Cloudera PS&T Sie dabei unterstützt – bewerten Sie Ihren aktuellen Stand und bereiten Sie sich dann auf den Produktivbetrieb vor.
Das Projekt deckt den gesamten Umfang der KI-Bereitschaft ab: Abstimmung der Anwendungsfälle und Ermittlung der vorrangigen Datensätze, Bewertung der Datenqualität und der Metadaten, Bereitschaft der Datenerfassung und des Vektorspeichers, Governance und Bewertung der Risiken im Zusammenhang mit personenbezogenen Daten, Bewertung der Rechenleistung und der Inferenzfähigkeit der Plattform sowie eine Roadmap für die Führungskräfte mit priorisierten Korrekturmaßnahmen. Für Unternehmen, die bereit für die Implementierung sind, setzt ein maßgeschneiderter Implementierungsweg diese Erkenntnisse in die Praxis um, indem durchgängige Datenpipelines, Governance- und Sicherheitskonfigurationen, Anwendungen sowie die KI-Inferenzplattform selbst bereitgestellt werden.
Bild: Cloudera PS&T deckt jede Ebene ab – von den Plattformgrundlagen bis hin zu produktionsreifen KI-Apps.
Cloudera Professional Services bietet Funktionen und Beschleuniger auf jeder Ebene des Stacks, von Platform Engineering und Data Engineering bis hin zu AI Engineering und der Entwicklung agentischer KI-Anwendungen. Ganz gleich, ob Ihr Unternehmen den aktuellen Stand ermitteln, bestimmte Lücken in der Bereitschaft schließen oder eine KI-Pipeline für den Produktiveinsatz von Grund auf aufbauen muss – PS&T holt Sie dort ab, wo Sie gerade stehen.
Starten Sie noch heute!
Der Data Readiness Index macht eines deutlich: Die Unternehmen, die bei KI führend sein werden, sind nicht unbedingt diejenigen mit den fortschrittlichsten Modellen. Es sind diejenigen mit den vertrauenswürdigsten, zugänglichsten und am besten verwalteten Daten – denn genau darauf basiert die KI des Unternehmens tatsächlich.
Bild: Die Ergebnisse und wichtigen Erkenntnisse einer KI-fähigen Datengrundlage.
Wenn Sie sich fragen, wo Ihr Unternehmen auf der Bereitschaftskurve steht, ist es derzeit am sinnvollsten, dies durch eine objektive, bewertete Analyse Ihrer tatsächlichen Datenbestände zu ermitteln.
Beginnen Sie mit einer Bewertung der Datenbereitschaft: einer strukturierten Beratungsmaßnahme, bei der Ihre Datenlandschaft in allen Bereichen der Datenbereitschaft bewertet wird und die eine nach Prioritäten geordnete Roadmap für die Führungsebene liefert, auf deren Grundlage Ihr Team Maßnahmen ergreifen kann.
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